import pandas as pd
"""
数据分组：
    探索酒类的消费数据

"""
def data_group():
    # 1.导入库\

    # 2.导入数据
    path = '../Pandas_exercises/drinks.csv'
    # 3.读取数据
    drinks = pd.read_csv(path)
    print('前5条数据\n',drinks.head())
    # 4.哪个大陆（continent）的平均消耗啤酒(beer)量更多
    print('哪个大陆的消耗啤酒量最多？\n',drinks.groupby('continent').beer_servings.mean())
    # 5.打印出每个大陆(continent)的红酒消耗(wine_servings)的描述性统计值
    print('每个大陆的红酒消耗描述性统计值：\n',drinks.groupby('continent').beer_servings.describe())
    # 6.打印出每个大陆 每种酒类别的消耗平均值
    print('打印出每个大陆，每种酒类别的消耗的平均值：\n',drinks.groupby('continent').mean())
    # 7.打印出每个大陆每种酒类别的消耗中位数
    print('每个大陆每种酒类别的消耗中位数：\n',drinks.groupby('continent').median())
    # 8.打印出每个大陆对spirit饮品的平均值，最大值和最小值
    print('每个大陆对spirit饮品的平均值，最大值和最小值：\n',drinks.groupby('continent').spirit_servings.agg(['mean','min','max']))
    
data_group()